Визуализация доходности одобрения кредитов
В сфере финансовых услуг понимание факторов, влияющих на уровень одобрения кредитов, крайне важно как для кредиторов, так и для заёмщиков. Финансовое учреждение провело исследование и собрало данные о заявках на кредит: запрошенные суммы, кредитный рейтинг заявителя, статус занятости и итоговая доходность процесса одобрения. Этот насыщенный набор данных открывает окно в тонкую динамику принятия кредитных решений. Вам предстоит изучить набор данных loan_approval_yield, чтобы понять, как сумма кредита и кредитный рейтинг влияют на доходность одобрения.
Для вас уже загружены DataFrame loan_approval_yield, библиотека seaborn под псевдонимом sns и matplotlib.pyplot под псевдонимом plt.
Это упражнение является частью курса
Планирование экспериментов в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Use Seaborn to create the bar graph
sns.catplot(x="____",
y="____",
hue="____",
kind="____",
data=loan_approval_yield)
plt.title("Loan Approval Yield by Amount and Credit Score")
plt.show()